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【2h】

RANDOM FORESTS-BASED FEATURE SELECTION FOR LAND-USE CLASSIFICATION USING LIDAR DATA AND ORTHOIMAGERY

机译：利用激光雷达数据和正交图像进行土地利用分类的基于随机森林的特征选择

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Haiyan Guana; Jun Yub; Jonathan Lia; Lun Luoc;
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年度 2016
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1. Improving Text Classification Performance with Random Forests-Based Feature Selection [J] . Sameen Maruf, Kashif Javed, Haroon A. Babri Arabian Journal for Science and Engineering. Section A, Sciences . 2016,第3期

机译：随机林的特征选择改善文本分类性能
2. A novel random forests-based feature selection method for microarray expression data analysis [J] . Yao Dengju, Yang Jing, Zhan Xiaojuan, International journal of data mining and bioinformatics . 2015,第1期

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3. Pixel- and feature-level fusion of hyperspectral and lidar data for urban land-use classification [J] . Man Qixia, Dong Pinliang, Guo Huadong International journal of remote sensing . 2015,第5a6期

机译：高光谱和激光雷达数据的像素级和特征级融合，用于城市土地利用分类
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5. Data mining to identify optimal spatial aggregation scales and input features: Digital image classification with topographic LIDAR and LIDAR intensity returns. [D] . Tullis, Jason Alan. 2003

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6. A comparison of random forest and its Gini importance with standard chemometric methods for the feature selection and classification of spectral data [O] . Bjoern H Menze, B Michael Kelm, Ralf Masuch, 2009

机译：使用标准化学计量学方法对随机森林及其基尼重要性进行比较以进行光谱数据的特征选择和分类
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